483

В статье рассматриваются возможности применения аппарата нейронечетких тех-
нологий при определении оптимальных значений параметров пропорционально-интегрально-
дифференцирующего регулятора в системе адаптивного управления технологическим про-
цессом в теплоэнергетических объектах. Показана эффективность предложенной
интеллектуальной адаптивной системы по сравнению с традиционной адаптивной систе-
мой автоматического регулирования. Разработан алгоритм обучения нечеткого ПИД-
регулятора на основе теории интерактивной адаптации. Гибридная система адаптивного
регулирования тепловым процессом по предложенной методике позволяет сэкономить
электроэнергию за счет сокращения времени регулирования и значения перерегулирования.
Полученные результаты могут найти применение при разработке адаптивных систем
управления и для других теплоэнергетических объектов.

  • Internet havola
  • DOI
  • UzSCI tizimida yaratilgan sana 09-11-2019
  • O'qishlar soni 431
  • Nashr sanasi 02-08-2019
  • Asosiy tilRus
  • Sahifalar35-40
Русский

В статье рассматриваются возможности применения аппарата нейронечетких тех-
нологий при определении оптимальных значений параметров пропорционально-интегрально-
дифференцирующего регулятора в системе адаптивного управления технологическим про-
цессом в теплоэнергетических объектах. Показана эффективность предложенной
интеллектуальной адаптивной системы по сравнению с традиционной адаптивной систе-
мой автоматического регулирования. Разработан алгоритм обучения нечеткого ПИД-
регулятора на основе теории интерактивной адаптации. Гибридная система адаптивного
регулирования тепловым процессом по предложенной методике позволяет сэкономить
электроэнергию за счет сокращения времени регулирования и значения перерегулирования.
Полученные результаты могут найти применение при разработке адаптивных систем
управления и для других теплоэнергетических объектов.

№ Muallifning F.I.Sh. Lavozimi Tashkilot nomi
1 Siddikov I.X. professor TDTU
2 Umurzakova D.M. doktorant TDTU
3 Baxrieva X.A. doktorant TDTU
№ Havola nomi
1 Abrukov V.S. Primenenie sredstv intellektual'nogo analiza dannix (Data Mining) dlya issledovaniya nepolno opredelennix sistem / V.S.Abrukov, Ya.G.Nikolaeva, D.N.Makarov i dr. // Vestnik Chuvashskogo universiteta. 2008. №2. S. 233-241.
2 Andreev V.V. Issledovanie neyrosetevoy sistemi raspoznavaniya obrazov v srede Matlab / V.V.Andreev, N.N.Porfirev, A.M.Proxorov // Vestnik Chuvashskogo universiteta. 2008. №2. S. 113-120.
3 Eremin Ye.L. Adaptivnoe shuntirovanie v sistemax upravleniya neminimal'no-fazovimi ob'ektami / Ye.L.Eremin // Informatika i sistemi upravleniya. 2001. №1. S. 74-82.
4 Eremin Ye.L. Diskretno-neprerivnaya sistema adaptivnogo upravleniya temperatur-nim rejimom paroperegrevatelya / Ye.L.Eremin, D.A.Telichenko, L.V.Chepak // Informatika i sistemi upravleniya. Blagoveshensk, 2004. S. 117-129.
5 Meerov M.V. Adaptivnie kompensiruyushie regulyatori s prediktorom Smita / M.V.Meerov // Avtomatika i telemexanika. 2000. №1. S. 125-135.D'yakonov V. P. Simulink 5/6/7: Samouchitel' / V. P. D'yakonov. – M.: DMK-Press, 2008. – 781 c.
6 Siddikov I., Iskandarov Z. Synthesis of adaptive-fuzzy control system of dynamic in conditions of uncertainty of information // International Journal of Advanced Research in Science, Engineering and Technology. Vol. 5. Issue 1. January 2018. pp. 5089-5093.
Kutilmoqda